图像直方图

图像处理技术

图像直方图由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类。

简介

图像分割

图像分割是图像识别的基础，对图像进行图像分割，将目标从背景区域中分离出，可以避免图像识别时在图像上进行盲目的搜索，大大提高图像识别的效率以及识别准确率。基于灰度直方图的阈值分割计算简单，适用于目标与背景分布于不同灰度范围的灰度图像，特别是遥感图像。

图像检索

图像检索是指快速有效地从大规模图像数据库中检索出所需的图像，是目前一个非常重要又富有的挑战性的研究课题。颜色特征由于其直观性、计算代价较小等优点，在图像检索中扮演着重要角色，早期的图像检索算法也主要利用颜色特征，特别是颜色直方图。

图像分类

图像分类任务主要是对一组图进行一系列自动处理，最终确定图形所属的类别。图像分类具有广泛的应用前景，是计算机视觉的难点问题。针对图像分类的算法众多，其中以基于bag-words模型的方法最为经典有效。该方法首先利用提取的颜色、形状等特征构建视觉词典，然后在图像上统计视觉词的直方图，最后利用视觉词直方图作为特征运用分类器进行分类决策。

相关研究

这里具体研究了灰度直方图、颜色直方图、视觉直方图以及构建在这些直方图上的图像分割、图像检索、图像分类应用，主要研究工作如下：

1、针对一维阈值分割算法适应性差、容易受噪声干扰，二维阈值分割算法复杂度高的问题，提出一种基于区域划分的灰度直方图综合阈值分割算法。该算法利用像素灰度以及领域均值组成二维空间，在此二维空间上利用区域划分的方法来构造一维直方图，再综合最小误差、最大熵以及最大类间方差三种经典的分割算法，构造新的阈值选取方法，最后利用获取的阈值分割算法具有更强大的适应新，以及稳健的抗噪性：同时与二维算法相比，适应的噪声种类更多，算法的计算复杂度小很多。

2、传统的颜色距离度量通常采用最简单的欧式距离度量方式，但在HSV颜色空间上，由于各分量对颜色的贡献程度不同，因此这种简单的颜色距离度量方式不能很好地移植到此空间上。针对这问题，本文提出参数化的HSV颜色空间距离，通过参数的差别来区分不同分量。然后人工标注颜色对间的距离的相对大小，并利用基于pair-wise的学习方法训练已标注的数据，最终学习出距离公式中的各参数，得到适合HSV空间的参数化的颜色空间距离公式。

3、针对丢失空间位置信息的四个问题，提出颜色直方图存在计算维数高、易受亮度变化影响、相近颜色缺少相关性以及丢失空间位置信息的四个问题，提出一种基于聚类的空间颜色直方图方法。该方法首先对图像进行k-均值聚类。然后在聚类图上统计考虑空间位置分布的空间颜色直方图。同时，通过人工标注数据方法训练处HSV颜色空间的参数化距离公式，并在此之上给出空间颜色直方图的相似度匹配算法。实验表明，该方法实现简单，较好地反映了图像颜色等特征，基于本文算法的图像检索效果比传统方法有所提高。另外，该方法适应性强，可根据需要标注相应的数据进行训练，从而满足多样性的主观颜色相似需求。

bag-of-words是图像分类的经典方法，其核心是视觉词如何选择以及如何统计视觉词直方图。本文提出一种基于视觉词直方图的图像分类算法。该方法首先利用视觉注意机制应用在分类图像上，得到图像的显著度图。然后提取颜色、形状等多种图像特征，利用显著度图构造权值。生成词典，统计每个图像的视觉词直方图，再利用L1正则化的逻辑回归方法筛选特征，最后将筛选后的特征利用SVM分类器进行分类决策，最终得到图像分类结果。

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